{"id":169350,"date":"2026-01-28T12:58:46","date_gmt":"2026-01-28T11:58:46","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/es\/?p=169350"},"modified":"2026-02-06T09:35:33","modified_gmt":"2026-02-06T08:35:33","slug":"taipy-vs-streamlit","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/es\/taipy-vs-streamlit","title":{"rendered":"Taipy vs Streamlit: \u00bfCu\u00e1l elegir para tus proyectos de interfaz de usuario?"},"content":{"rendered":"<p><strong><b>En el \u00e1mbito del desarrollo de aplicaciones Python, la herramienta de c\u00f3digo abierto m\u00e1s conocida y utilizada en los \u00faltimos 5 a\u00f1os es <\/b><a href=\"\/\"><b>Streamlit<\/b><\/a><b>. Pero recientemente, otro actor est\u00e1 compitiendo por esta posici\u00f3n: el software franc\u00e9s Taipy. En este art\u00edculo descubrir\u00e1s la diferencia entre Streamlit et Taipy.&nbsp;<\/b><\/strong><\/p>\n<p>Estas dos plataformas son herramientas dise\u00f1adas para <b>simplificar el proceso de desarrollo de aplicaciones web en <\/b>Python. Permiten a los desarrolladores crear r\u00e1pidamente interfaces de usuario interactivas a partir de su c\u00f3digo Python, sin necesitar una experiencia profunda en desarrollo web. \u00bfC\u00f3mo elegir entre los dos? Eso es lo que vamos a descubrir en el art\u00edculo comparativo a continuaci\u00f3n.<\/p>\n<style>\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style>\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-historia\">Historia<\/h2>\n<p>Streamlit, creado en 2019 por Streamlit Technologies espec\u00edficamente para cient\u00edficos de datos, se convirti\u00f3 en una soluci\u00f3n indispensable para los creadores de aplicaciones interactivas con Python.<\/p>\n<p><b>Taipy<\/b> es una herramienta mucho m\u00e1s reciente &#8211; lanzada en 2020 por los creadores de <a href=\"\/\">Hugging Face<\/a> (una biblioteca NLP popular) con un enfoque en la escalabilidad y el rendimiento.<\/p>\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-instalacion\">Instalaci\u00f3n<\/h2>\n<p>La instalaci\u00f3n de Streamlit sigue un procedimiento est\u00e1ndar a trav\u00e9s de pip:<\/p>\n<pre style=\"padding-left: 40px;\">pip install streamlit<\/pre>\n<p>Sin embargo, algunos usuarios pueden encontrar el proceso ligeramente complejo debido a la necesidad de <b>configurar el entorno de desarrollo adecuado<\/b>.<\/p>\n<p>Es m\u00e1s f\u00e1cil utilizar IDEs (como <a href=\"\/\">VSCode<\/a> o Spyder) para crear <b>aplicaciones Streamlit<\/b>. La posibilidad de integraci\u00f3n en Jupyter a\u00fan no est\u00e1 desarrollada.<\/p>\n<style>\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\n<p>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"875\" height=\"500\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2024\/04\/streamlitVStaipy1.jpg\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2024\/04\/streamlitVStaipy1.jpg 875w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2024\/04\/streamlitVStaipy1-300x171.jpg 300w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2024\/04\/streamlitVStaipy1-768x439.jpg 768w\" sizes=\"(max-width: 875px) 100vw, 875px\"><\/p>\n<p>A diferencia de Streamlit, la <b>instalaci\u00f3n de Taipy<\/b> es relativamente simple y se puede realizar tambi\u00e9n a trav\u00e9s del administrador de paquetes pip:<\/p>\n<pre style=\"padding-left: 40px;\">pip install taipy<\/pre>\n<p>Taipy ofrece una extensi\u00f3n de VSCode, pero tambi\u00e9n puede ser utilizado en notebooks de Jupyter. Una vez instalado, los usuarios pueden comenzar r\u00e1pidamente su desarrollo sin encontrar problemas mayores.<\/p>\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-uso\">Uso<\/h2>\n<p>Streamlit puede implicar una curva de aprendizaje ligeramente m\u00e1s empinada, ya que ofrece una <b>variedad de caracter\u00edsticas avanzadas y componentes listos para usar<\/b>.<\/p>\n<p>La herramienta se basa principalmente en un marco front-end simple para <b>controlar y dise\u00f1ar las aplicaciones<\/b>. Cualquier modificaci\u00f3n obliga a volver a ejecutar el c\u00f3digo, lo que complica el proceso para los proyectos en producci\u00f3n.<\/p>\n<p>Taipy se distingue por su simplicidad de uso y su sintaxis intuitiva, un entendimiento b\u00e1sico de los <b>comandos de Python<\/b> es suficiente para el desarrollo. Taipy solo ejecuta lo que necesita ser ejecutado utilizando callbacks, reduciendo el volumen y el tiempo de procesamiento.<\/p>\n<p>Este software permite el desarrollo de front-end, pero tambi\u00e9n ofrece soporte especializado para elaborar la infraestructura de back-end, \u00fatil para <b>la creaci\u00f3n y la<\/b> <b>gesti\u00f3n de pipelines<\/b>. El front-end est\u00e1 separado del back-end, la aplicaci\u00f3n puede entonces ejecutarse sin problemas t\u00e9cnicos, lo que no ocurre con Streamlit.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/nuestros-cursos-de-data\"><br \/>\nM\u00e1s informaci\u00f3n sobre nuestros cursos<br \/>\n<\/a><\/p>\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-gestion-de-datos\">Gesti\u00f3n de datos<\/h2>\n<p>Streamlit carece de soporte\/optimizaci\u00f3n integrado para la <b>manipulaci\u00f3n de grandes cantidades de datos<\/b>. Las aplicaciones se construyen de la misma manera sin referencia al tama\u00f1o de los datos.<\/p>\n<p>Taipy es una buena elecci\u00f3n en casos de manejo de <a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/saber-todo-sobre-big-data\">Big Data<\/a> &#8211; permite procesar datos voluminosos que requieren un procesamiento intensivo gracias a caracter\u00edsticas como la ejecuci\u00f3n as\u00edncrona, el decimador para gr\u00e1ficos o la paginaci\u00f3n para tablas. Para comprender mejor lo que implica el manejo de data frames grandes, es aconsejable consultar un recurso sobre <a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/que-es-un-dataframe\">qu\u00e9 es un data frame<\/a>.<\/p>\n<p>Comparemos las ventajas y desventajas de ambas soluciones lado a lado:<\/p>\n<style type=\"text\/css\">\n.tg  {border-collapse:collapse;border-spacing:0;}<br \/>\n.tg td{border-color:black;border-style:solid;border-width:1px;font-family:Arial, sans-serif;font-size:14px;<br \/>\n  overflow:hidden;padding:10px 5px;word-break:normal;}<br \/>\n.tg th{border-color:black;border-style:solid;border-width:1px;font-family:Arial, sans-serif;font-size:14px;<br \/>\n  font-weight:normal;overflow:hidden;padding:10px 5px;word-break:normal;}<br \/>\n.tg .tg-c2uo{background-color:#343434;border-color:inherit;color:#efefef;font-family:Tahoma, Geneva, sans-serif !important;<br \/>\n  font-size:28px;text-align:center;vertical-align:middle}<br \/>\n.tg .tg-p170{background-color:#efefef;border-color:inherit;text-align:left;vertical-align:middle}<br \/>\n.tg .tg-fsme{background-color:#efefef;border-color:inherit;text-align:center;vertical-align:middle}<br \/>\n.tg .tg-t76v{background-color:#efefef;border-color:inherit;font-family:Tahoma, Geneva, sans-serif !important;font-size:15px;<br \/>\n  text-align:left;vertical-align:top}<br \/>\n<\/style>\n<table style=\"undefined;table-layout: fixed; width: 800px\">\n<colgroup>\n<col style=\"width: 400px\">\n<col style=\"width: 400px\">\n<\/colgroup>\n<thead>\n<tr>\n<th><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/2024\/03\/653245fb255a64979ba7cc5a_Inline-Color.png\" alt=\"Image\" width=\"380\" height=\"100\"><\/th>\n<th><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/2024\/03\/Streamlit-logo-primary-colormark-darktext.png\" alt=\"Image\" width=\"341\" height=\"200\"><\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td colspan=\"2\">Ventajas<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<ul>\n<li>Adecuado para principiantes y proyectos que requieren una soluci\u00f3n r\u00e1pida<\/li>\n<li>Permite construir aplicaciones r\u00e1pidas para datos en cambio<\/li>\n<li>F\u00e1cilmente configurable, muy flexible gracias a las propiedades de visualizaci\u00f3n. No requiere experiencia previa en CSS<\/li>\n<li>Los elementos visuales b\u00e1sicos de Taipy mejoran la conexi\u00f3n entre el frontend y el backend<\/li>\n<li>Permite manejar Big Data, p\u00e1ginas y usuarios m\u00faltiples de manera eficiente dentro de aplicaciones voluminosas<\/li>\n<\/ul>\n<\/td>\n<td>\n<ul>\n<li>Una gran comunidad con muchos recursos y tutoriales adicionales<\/li>\n<li>Varias plataformas de despliegue: Streamlit Cloud, AWS, Snowflake por ejemplo<\/li>\n<li>Una amplia gama de caracter\u00edsticas avanzadas para proyectos complejos desde el punto de vista de dise\u00f1o y estilo<\/li>\n<li>Capacidad de personalizaci\u00f3n extendida para satisfacer necesidades espec\u00edficas<\/li>\n<li>Posibilidad de despliegue f\u00e1cil a trav\u00e9s de Streamlit Sharing<\/li>\n<\/ul>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td colspan=\"2\">Desventajas<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<ul>\n<li>Una comunidad mucho m\u00e1s peque\u00f1a, la ayuda se realiza principalmente a trav\u00e9s de GitHub de los usuarios<\/li>\n<li>Opciones de despliegue limitadas, principalmente en local<\/li>\n<li>Menos caracter\u00edsticas avanzadas en comparaci\u00f3n con Streamlit<\/li>\n<li>Limitado en t\u00e9rminos de personalizaci\u00f3n para proyectos complejos<\/li>\n<\/ul>\n<\/td>\n<td>\n<ul>\n<li>Instalaci\u00f3n ligeramente m\u00e1s compleja para novatos<\/li>\n<li>Una curva de aprendizaje m\u00e1s pronunciada para aprovechar completamente sus caracter\u00edsticas avanzadas<\/li>\n<li>Usa una plantilla est\u00e1ndar que no ofrece la posibilidad de modificar el dise\u00f1o de la aplicaci\u00f3n sin utilizar CSS y HTML<\/li>\n<li>Pierde rendimiento con datos voluminosos, sobre todo en tareas complejas de machine learning<\/li>\n<\/ul>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-conclusion\">Conclusi\u00f3n<\/h2>\n<p>La selecci\u00f3n entre Taipy y Streamlit depender\u00e1 en gran medida de las <b>necesidades espec\u00edficas del proyecto, del nivel de experiencia y de las habilidades del desarrollador<\/b>, as\u00ed como de los requerimientos del proyecto. Streamlit ofrece una gama m\u00e1s amplia de caracter\u00edsticas avanzadas para proyectos complejos y a menudo es preferido para el prototipado debido a su popularidad establecida, lo que tambi\u00e9n resulta en una documentaci\u00f3n extensa y un gran soporte de la comunidad de usuarios. Taipy, por su parte, se distingue como una <b>herramienta m\u00e1s reciente y f\u00e1cil de usar<\/b>, espec\u00edficamente enfocada en la preparaci\u00f3n para la producci\u00f3n y la gesti\u00f3n eficiente de grandes vol\u00famenes de datos.<\/p>\n<p>Ambas herramientas poseen ventajas interesantes, as\u00ed como desventajas que pueden complicar las tareas dependiendo de su naturaleza y objetivos finales. La elecci\u00f3n es tuya, incluso es <b>posible combinarlas<\/b> aprovechando lo mejor de ambos mundos.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/nuestros-cursos-de-data\"><br \/>\nFormaci\u00f3n con Liora<br \/>\n<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>En el \u00e1mbito del desarrollo de aplicaciones Python, la herramienta de c\u00f3digo abierto m\u00e1s conocida y utilizada en los \u00faltimos 5 a\u00f1os es Streamlit. Pero recientemente, otro actor est\u00e1 compitiendo por esta posici\u00f3n: el software franc\u00e9s Taipy. 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